摘要：　　煤炭是我国能源的基石,是目前可以清洁高效利用的最经济安全的能源,无论作为燃料或原料,都对我国国民经济和社会发展做出了巨大贡献。煤炭作为固体矿物燃料,可直接或加工成型煤、水煤浆燃烧,也可与生物质制成混合燃料,是火力发电、工业锅(窑)炉和民用燃烧等领域重要的热动力保障;作为工业原料,经焦化、气化或液化等工艺,可制成焦炭、化工产品、油品或炭基材料,在钢铁、化工、冶金和建材等行业得到广泛利用。由于不同煤种成煤的原始物质和沉积环境的不同,煤的性质和成分各异,其用途和价值也各不相同。为了科学合理地利用煤炭资源,煤炭质量的分析检测至关重要。　　习近平总书记关于“四个革命、一个合作” 的能源安全新战略的重要论述,强调统筹推进“五位一体” 总体布局,坚持绿色发展理念,坚持清洁低碳发展方向,坚持以科技创新为第一动力,从全局高度指明了推动我国能源事业高质量发展的方向和路径。坚定实施创新驱动发展战略,推进煤炭领域科技创新,积极促进煤炭分析检测行业的发展,对提升煤炭利用价值、支撑煤炭洁净利用产业升级具有重要的实践意义。　　为有效提升我国煤炭质量检测水平,总结我国煤炭检测技术与标准化最新研究成果,集中展示煤炭分析检测新技术、新工艺、新装备,全国煤炭标准化技术委员会煤炭检测分技术委员会联合《煤质技术》编辑部,策划出版本期“煤炭分析检测技术与标准化” 特刊,共收录论文18 篇,内容涉及:煤炭、石油焦和生物质等固体燃料相关分析检测技术与标准化、实验室质量管理控制技术与应用、检测智能化系统开发与应用、煤炭资源特性研究与评价等诸多方面。　　创刊于1986 年的《煤质技术》于2020 年正式全新扩容改版升级,旨在提高杂志的专业权威性与指导性,加强引领作用。作为改版后的首期特刊,在此出版之际,衷心感谢全国煤炭标准化技术委员会煤炭检测分技术委员会委员、专家的大力支持,感谢全体作者、审稿专家付出的辛勤劳动,感谢《煤质技术》编辑部全体同仁为本期特刊的策划和出版作出的贡献!

摘要：[1]　方全国,皮中原. 煤炭质量检测技术发展与应用展望[J]. 煤质技术,2020,35(6):1-5.FANG Quanguo,PI Zhongyuan. Development and application prospect of coal quality inspection technology[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):1-5.[2]　解强. 有关煤炭检测技术的发展思考[J]. 煤质技术,2020,35(6):6-12.XIE Qiang. Some points on the development of coal testing techniques[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):6-12. [3]　皮中原,张连强,隋艳. 煤炭全自动制样系统关键技术与应用[J]. 煤质技术,2020,35(6):13-17.PI Zhongyuan,ZHANG Lianqiang,SUI Yan. Key technologies and application of coal automatic sample preparation system[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):13-17.[4]　王阳阳. 基于颗粒回溯技术的煤炭缩分效果判断方法研究[J]. 煤质技术,2020,35(6):18-23.WANG Yangyang. Research on judgment method of coal division effect based on particle backtracking technology[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):18-23.[5]　王化阳. 直接法测定固体生物质燃料中汞的试验研究[J]. 煤质技术,2020,35(6):24-28.WANG Huayang. Study on determination of mercury in solid biofuels by direct method[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):24-28.[6]　石勇丽,张凯. 郑州煤中汞的含量分布及赋存状态研究[J]. 煤质技术,2020,35(6):29-33.SHI Yongli,ZHANG Kai. Research on distribution characteristics and occurrence state of mercury in Zhengzhou coal[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):29-33.[7]　赵波,魏宁. 陕西煤中氟的含量分布及赋存形态研究[J]. 煤质技术,2020,35(6):34-39.ZHAO Bo,WEI Ning. Study on content distribution and occurrence form of fluorine in Shaanxi coal[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):34-39.[8]　张太平,朱琦妮,范志斌,等. 煤炭全自动制样系统主要质量评价指标的研究[J]. 煤质技术,2020,35(6):40-46.ZHANG Taiping, ZHU Qini, FAN Zhibin,et al. Study on the quality evaluation index of fully automatic coal sample preparation system[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):40-46. [9]　倪琳,李衍方,崔小峰,等. 激光诱导击穿光谱强度与灰成分元素含量的线性关系[J]. 煤质技术,2020,35(6):47-51.NI Lin,LI Yanfang,CUI Xiaofeng,et al. The linear relationship between spectral intensity and elements in laser-induced breakdownspectroscopy[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):47-51. [10]　王和平,朱学海,张国光. 无胶带一体式全自动智能火车采样机在阳煤集团的应用[J]. 煤质技术,2020,35(6):52-57.WANG Heping,ZHU Xuehai,ZHANG Guoguang. Application of non-belt integrated automatic train sampler in Yangquan Coal Industry Group[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):52-57. [11]　张琦. 测量不确定度评定过程中合成标准不确定度的3 种计算方式探讨[J]. 煤质技术,2020,35(6):58-61.ZHANG Qi. Discussion on three calculation methods of synthetic standard uncertainty in the process of measurement uncertainty evaluation[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):58-61. [12]　张伟,任祥军. 湿煤黏附机理及其样品制备关键技术[J]. 煤质技术,2020,35(6):62-66.ZHANG Wei,REN Xiangjun. Adhesion mechanism and key techniques for sample preparation of moist coal[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):62-66. [13]　张仲焘,任率,黄志昆. 基于GPS 定位的智能转运小车的应用研究[J]. 煤质技术,2020,35(6):67-71.ZHANG Zhongtao,REN Shuai,HUANG Zhikun. Research on the application of intelligent transfer vehicle based on GPS positioning[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):67-71. [14]　刘晓川,罗彬彬,闫爱峰,等. 采用动态斜率法准确测定煤中氟的实验对比研究[J]. 煤质技术,2020,35(6):72-75.LIU Xiaochuan,LUO Binbin,YAN Aifeng,et al. Experimental comparison research of accurate determination of fluorine in coal by dynamic slope method[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):72-75.  [15]　管嵩,金伟,史高兴,等. 红外吸收法测定石油焦中的硫含量[J]. 煤质技术,2020,35(6):76-79.GUAN Song,JIN Wei,SHI Gaoxing,et al. Determination of sulfur content in petroleum coke by Infrared-adsorption method[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):76-79.[16]　徐玉山,白欣田,周平,等. 全自动制样系统在铝土矿行业的应用[J]. 煤质技术,2020,35(6):80-83.XU Yushan,BAI Xintian,ZHOU Pin,et al. Application of fully automatic sample preparation system in bauxite industry[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):80-83. [17]　孔令燕,倪烽程,卢畅. 不同空气干燥法在煤质分析中的应用探究[J]. 煤质技术,2020,35(6):84-89.KONG Lingyan,NI Fengcheng,LU Chang. Research on application of different air drying methods in coal quality analysis[J]. Coal Quality Technology,2020,35(6):84-89. [18]　王惠芳. 煤中氟测量结果不确定度评定[J]. 煤质技术,2020,35(6):90-93.WANG Huifang. Evaluation of uncertainty of measurement results for fluorine determination in coal[J]. Coal Quality Technology, 2020,35(6):90-93.

摘要：煤中氟采用高温燃烧水解一氟离子选择电极法测定，以实测数据为例详细阐述了煤中氟测量的不确定度评定方法。基于测定方法建立测量模型, 从测量重复性、样品质量、燃烧水解、氟标准溶液、氟电极斜率曲线、电位测量来分析不确定度来源，计算每个来源的标准不确定度分量以及合成标准不确定度。其中,由氟电极斜率曲线测定引起的相对标准不确定度的贡献最大。详细阐述了利用残余标准偏差估算氟电极斜率曲线的相对不确定度过程，为评定其它煤炭分析项目提供借鉴。

摘要：回顾了我国煤炭质量检测技术领域的发展历程，介绍了检测方法、标准体系以及标准物质等方面的关键技术问题，详述了我国在煤炭质量检测技术领域研制的一系列具有国际先进水平的方法标准等最新技术成就，并对未来该领域的技术动态进行展望。综合分析认为:我国煤炭质量分析方法、检测技术及装备的研发自20世纪60年代起，经历了从无到有、技术与设备引进、再创新与飞速发展及生产技术实现同步3个重要的历史阶段，而通过自动化、智能化、工业化和信息化手段实现的成套煤炭检测系统的发展趋势符合科技创新的强国战略发展要求，对煤炭工业高质量发展具有里程碑意义。随着检测技术的发展和进步，煤炭分析技术将及时跟踪国际先进领域动态，研究和建立新的准确快速自动化试验方法，开发与环境保护有关的煤炭特性测量方法，利用新技术对传统方法进行改进和完善，提升方法的精密度、准确度并完善仪器的智能化程度。需特别重视涵括煤炭检测智能化技术系列标准、固体生物质燃料等领域基础通用和社会公益性标准、煤炭检测领域国际标准的煤炭检测标准体系建设，以支撑产业跨界融合及国际竞争力提升。

摘要：煤炭在作为原燃料利用时，准确、实时、在线获得煤质指标具有十分重要的指导意义，因而在对煤质检验技术进行综述性评介的基础上判识发展趋向，基于煤炭利用对煤炭组成性能、检测的需求以研讨煤质检验技术开发或发展完善时需要关注的几个方面。结果表明：煤质检验已经从离线、人工、化学法分析逐渐向在线、智能、物理法表征过渡，并将应用人工智能将采制样、多指标分析、数据传输和云管理等环节有机集成；煤质检验的对象不应仅局限于动力煤或电煤，原料煤尤其是煤化工原料煤也应被纳入煤质检验的范畴；对特定煤田、特定用途的煤，煤质检验的内容除了常规的工业分析、元素分析和发热量之外，还应包括煤中的碱（土）金属、有害微量元素等检测，并测定热解反应热以及基于现代气流床气化工艺进行煤气化特性评价。煤质检验技术还有很大的发展空间。

摘要：基于煤炭样品制备自动化机械化技术与装备的发展，结合国家标准GB/T 474—2008《煤样的制备方法》和GB/T 19494.2—2004《煤炭机械化采样 第2部分:煤样的制备》中的相关规定和要求，介绍了全自动制样系统的组成及特点，阐述了煤炭全自动制样系统破碎、缩分、干燥等环节的关键技术及应用过程中存在的问题，并提出了改进建议。由综合分析认为:由于煤炭来源、种类、性质等的复杂性和不均匀性，需综合考虑高转速、长流程、密封性等过程带来的水分损失以及全过程、多设备、样品残余等带来的样品相互污染，兼顾全流程的机械磨损、样品损失、水分适应性及各阶段样品的粒度均匀性、过破碎、过筛率、代表性(切割次数)以及是否达到空气干燥状态等因素的影响，通过其关键技术的完善改进以保证样品制备具有有效的代表性且不产生实质性偏倚。

摘要：煤质是商品煤定价的决定性因素，而采制样的代表性对煤质结果准确性具有重大的影响。目前对采制样设备采样效果的判断主要依据标准GB/T 19494—2004，由对机械化采样和手工采样得到的煤样分别进行化验对比可知，其结果干扰因素多、受采样时胶带上煤流煤质稳定性影响大且无法对采制样过程中的缩分效果进行单独判断。为了判断煤炭采制样过程中的缩分效果，通过离散元仿真开发1种颗粒回溯技术，并对旋转缩分器的缩分过程进行分析，通过在离散元模型中提取出回溯至落料管中的缩分样颗粒的三维坐标，并引入离散系数以建立基于颗粒回溯技术的煤炭缩分效果定量研究方法。结合颗粒回溯技术的引入以及缩分效果判定原则的确定，以某新型旋转缩分器为例，对在收集器不同转速下的缩分效果进行判别，结果表明:当收集器转速从0.5 r/s升至1.5 r/s，旋转缩分器离散系数从2.50下降至1.12;随着收集器转速的增加，其离散系数降低明显，即增加旋转缩分器的转速后可提高其缩分效果。

摘要：对直接测汞仪测定固体生物质燃料中汞的方法进行研究，简要介绍了直接测汞仪的工作原理和操作步骤、标准曲线的绘制以及生物质样品的制备，考察了样品粒度、进样量、分解时间和燃烧分解温度等试验条件对测定结果的影响，在此基础上进行空白测试、测定精密度和加标回收率试验。试验结果表明:最佳测试条件确定为粒度0.5 mm、进样量80 mg、分解时间120 s、燃烧分解温度700 ℃;直接测汞仪在汞含量(0~2)ng范围内，线性相关系数大于0.999 9，方法检出限为0.45 ng/g，相对标准偏差为3.97%，加标回收率为93.74%~104.09%;直接测汞仪法操作简单、方便快捷、检出限低、精密度好，适用于固体生物质燃料中汞的测定。